大数据技术应用于案侦的效果提升

跨区域流窜犯罪的增多,犯罪的隐蔽性增强、智能化程度增高,这都给案侦工作带来了巨大的挑战。在这个信息时代,公安机关要高质量、高效率地完成案件侦破任务,就必须充分利用现代科技,比如大数据技术。但目前,应用大数据技术还面临数据采集量不足质不高、兼容性不强、研判效果不佳、与保护公民隐私间难以有效平衡等诸多困境。解决这些困境、提升大数据应用效果的路径主要是:完善数据平台硬软件与系统建设;丰富数据资源,推进数据资源的共享;开发一批高质量的数据分析工具、培养一支研判能力强大的研判队伍;促进办案人员牢固树立大数据思维;等等。     

基于区块链的健康养老数据隐私保护系统设计

随着老龄化问题的日益突出,健康养老服务需求不断增长,而养老数据的隐私保护成为了一项重要的任务,传统的数据保护方法存在着诸如数据泄露、数据篡改等风险。针对这一问题,文章提出了一种基于区块链技术的健康养老数据隐私保护方法。方法采用基于以太坊私有区块链的体系架构,通过全同态加密智能合约对健康数据进行加密操作,以此实现健康养老数据隐私保护。系统测试结果表明该方法在数据隐私保护和数据安全存储方面的可行性。     

智能家居消费者的个人信息保护

智能家居设备在获取、储存、联网传输甚至分析、利用与人类生活各方面密切相关的信息时,可能与消费者个人信息保护的需要相冲突。物联网使家居智能化增大了消费者在注册使用环节、信息存储环节个人信息泄露的风险和较为隐秘的间接隐私泄露的风险。欧盟GDPR对用户的个人隐私进行了全方位保护,为我国智能家居消费者个人信息保护提供了参考。我国应当重构《消费者权益保护法》规定的经营者对消费者负有的个人信息保护义务,如消费者因隐私泄露而面临个人人身、财产安全的威胁,则须考虑消费者个人信息受保护权与安全权的竞合及偶发的价值冲突,在实践中需要做出更有利于消费者的解释,如消费者因隐私泄露遭受精神上的重大伤害,应当赋予其请求精神损害赔偿的权利。     

场景与风险理念下的个人信息私法保护

我国个人信息的收集、处理需经信息主体明确授权,但事实上大数据时代下同意规则既无法为个人信息保护提供实质性帮助,又会制约数据价值开发。欧盟与美国的数据、隐私立法作为个人信息保护史上的重要环节,欧盟偏重个人数据保护而美国偏重个人数据利用,但二者都认同场景与风险理念。在这种理念指引下,建议我国《民法典人格权(编)》将个人信息类型化为一般个人信息与敏感个人信息,限定同意规则的适用范围,仅敏感个人信息的收集、处理需经数据主体的同意。     

大数据在国外政府治理中的应用及其启示

国外大数据在政府治理领域的应用已有诸多实践,积累了丰富的经验。借鉴治理理论和数字治理理论的一般知识,本文发展出政府主导、多元主体共同参与的分析框架,应用到国外政府部门大数据实践中,总结出大数据在政府治理中的五种模式:服务于政府内部政策制定与执行;旨在优化市场监管;助力PPP模式;对社会组织的引导与合作;促进公民参与。然而,本文发现大数据在国外政府部门应用的过程中依然存在一定问题。文章指出我国政府在今后的大数据实践中需要重点关注大数据开发的主体体系构建、数据开放与共享、数据开发与个体隐私保护等问题。     

基于企业生命周期的中小外贸企业资本运营模式研究

中小外贸企业的发展是我国现阶段经济发展的重要方面,研究中小外贸企业资本运营模式,对当前经济条件下我国中小外贸企业通过资本运营走出困境具有重要的参考意义。中小外贸企业规模小、抗风险能力弱,通过资本运营手段,使其规模不断扩展、实力不断增强,这是中小外贸企业面临的重要问题。由于中小外贸企业的发展也受企业生命周期理论的制约,所以其资本运营模式在不同的发展阶段会有所不同。文中分析了中小外贸企业的生命周期特征,在此基础上,按照不同的发展阶段对其资本运营模式进行探讨。     

人工智能应用嵌入政府治理：实践、机制与风险架构——以杭州城市大脑为例

人工智能时代,政府需要利用人工智能技术推动政府治理的革新。杭州城市大脑作为地方政府运用人工智能实现治理转型的先行案例,从构想走到成熟,是理念、基础条件、核心支撑、制度保障、特色应用的综合实践创新。通过人工智能应用嵌入减少信息不对称,由政府从内部实现管理服务的数字化,促进行政流程的精简化,进而推动政府外部实现资源配置智能化、社会协同便捷化和公众互动实时化,形成了一套智能治理的机制。但利用人工智能应用嵌入地方政府治理也面临PDAG风险架构,即个体数据隐私缺乏保护、数据归属与责任不明晰、算法存在歧视风险和政府存在技术弱势。因此实现智能治理应在开放理念指导下,做好数据归集融合、智能治理平台接入、政企协作和规划引领;避免其风险应立法先行、健全防控体系、建立多元开放治理机制和开展全球合作。     

计算机动态取证技术研究

计算机动态取证技术主要用于计算机网络数据的采集和分析。计算机动态取证的步骤主要为数据采集、数据存储、数据分析、过程记录。一个基本的计算机动态取证系统由数据采集、入侵检测、数据仓库、数据分析、证据鉴定、证据保全、证据提交等各子模块构成。     

我国大数据警务面临的异化风险与应对策略——以马克思异化理论为视角

目前，大数据已深度融入人类社会并带来深刻影响，其对司法领域也造成强烈冲击。司法实践中，大数据被警察广泛用于预防犯罪和打击犯罪。然而，警察在运用大数据过程中常面临一些异化风险，主要表现在大数据分析结果、过程、类本质和人与人关系上。马克思一百多年前提出的异化理论在面对大数据这一新事物时依旧具有强大的生命力，在运用该理论剖析大数据警务时，依旧能为我们解决大数据警务面临的异化风险提供理论指导。为最大限度避免大数据警务发生异化，可从客观公正对待大数据分析结果，消解潜在偏见、规范大数据执法参与，强化隐私保护、增强警察主体性，理性对待大数据功效以及完善大数据警务人文关怀，优化人与人之间关系四个方面予以应对。     

个人信息权益保护视野下的公共安全数据采集问题研究

公共安全数据的"全量实时采集""高效安全应用",是推动警务模式由"应急处置"向"风险治理"转变的前提条件,也是应对高度集中的安全风险隐患,切实防范公共安全事件发生的可靠路径。然而,公共安全数据的采集如何平衡公共利益和个人数据权益尚未形成社会共识,造成公共安全数据采集边界的模糊,一定程度上对维护公共安全、打击违法犯罪带来不利影响。在公共安全数据采集阶段强化公共安全利益保护,并不会打破公共安全利益与个人信息权益保护的平衡。规范公共安全数据采集工作,应当着力完善公共安全数据采集的制度保障,推动形成公共安全数据全面、实时采集的新模式,依托公共安全数据建设城市大数据运算决策中心,不断强化公共安全数据的安全保障,探索建立数据采集、应用的良性闭环。     

大数据背景下政府决策的机遇、挑战和建议

大数据背景下,重视数据、强调数据化决策的价值观指导下的政府决策参与主体日趋民主化、多元化,大数据搜集、存储和挖掘工具的应用也为政府前瞻性管理和动态管理带来了机遇。然而在决策过程中,政府要避免唯数据论、协调多元主体及消除数据孤岛、确保信息安全及防止隐私泄露、预测不确定性危机依然面临挑战。本文通过分析大数据三个层次对政府决策中的价值观、主体、工具和过程四要素的影响,指出大数据时代,政府不能神化也不能矮化大数据,应认识到数据的局限,将直觉、经验和逻辑结合,并加强信息安全产品自主化和信息公开,进而把握好机遇,迎接挑战。     

智慧物流时代中俄陆海联运承运人风险及其法律规制

人工智能的飞速发展为国际物流运输行业开启了一个新时代,同时也给承运人带来了一些新风险。在中俄陆海联运中,两国尚无法律对新时代承运人面临的风险进行规制,大量的法律空白使得运输过程中存在的风险与衍生风险无法及时化解。因此,为了能够有效应对新型风险挑战,法律规范应当根据风险的类型、成因及具体表现作出适当的调整,通过制定中俄双边条约,细化中俄陆海联运过程中的数据监管方式、平衡算法与监管、明确责任承担主体与归责方式,对中俄陆海联运中承运人风险进行法律规制。     

大数据时代的公共安全治理

大数据带来了数据与信息处理方式的根本性变革,有助于公共安全治理者风险认知能力的提升。大数据时代的公共安全治理面临大数据收益与成本、保障安全与诱发风险、信息开放与隐私保护以及技术发展与管理滞后之间的矛盾。大数据时代的公共安全治理应走向“智慧治理”模式,它强调以大数据为代表的知识与技术的广泛性应用,借以提升国家与政府应对公共安全事务时的治理能力。     

非法利用信息网络罪司法认定问题研究

非法利用信息网络罪在司法认定中存在规制行为类型理解有局限、"违法犯罪"认定过于宽泛、部分罪量事实轻描淡写、此罪彼罪的区分标准不统一的误区,使该罪面临被轻易且过度适用而成为新的"口袋罪"以及定罪量刑上失准失衡的风险。应在认知上明确:一是该罪规制的行为包括相应预备行为的正犯化、相应帮助行为的正犯化以及一类新增犯罪共三类行为;二是对该罪"违法犯罪"罪状的理解应坚持限缩解释立场,切实按照罪刑法定原则将其限定在已经构成犯罪或者"可构成犯罪的违法行为"的范围内;三是但凡出现犯罪竞合时,均应以更严重犯罪定罪处罚。在制度上,最高司法机关应当对既有相关司法解释予以整合清理并发布指导性案例。     

企业生命周期与文化培育

本文分析了企业生命周期与企业文化之间的相互关系,并阐述了在企业生命周期的不同阶段,企业文化的表现是不同的,对企业文化的培育也要针对企业的不同阶段有所区别。     

电子数据取证与认定规则层次化研究——以电子数据类别划分为视阈

根据依存信息技术、依存系统封闭与否等标准,电子数据有多种分类方式,不同类型电子数据以及不同条件下的同类型电子数据的提取、收集、认定方式方法截然不同。亟需对电子数据进行精细化分类,并在此基础上进行电子数据取证与认定规则层次化构建。应围绕证据的真实性、完整性、合法性,将不同种类电子数据的收集提取与审查判断方法具体化。针对在封闭计算机系统与开放型计算机系统的条件下的取证规则分类进行设置;针对人工输入型与非人工输入型证据的认证规则分类进行设置;根据电子数据内容的隐私性进行分类。     

大数据时代公共服务下沉的多案例比较分析

以大数据技术为代表的数字要素为政府公共服务下沉的技术创新与理念升级提供了重要契机。大数据赋能公共服务下沉是一个下沉方式优化、下沉过程重塑、下沉通道拓宽,最终实现下沉质量提升的层层递进的过程。多案例分析表明,大数据在下沉通道、下沉方式、下沉技术、下沉绩效、下沉平台多个维度体现出独特的比较优势,并逐渐成为解决基层公共服务“悬浮”,提升公共服务可及性与均等化程度的关键抓手,同时也可能存在公民数据隐私泄露、数据滥用、“数据碎片化”“数据孤岛”等应用风险。公共服务供给主体应积极把握大数据带来的重要机遇,并直面其潜在风险,充分利用大数据技术的数字禀赋优势,提高公共服务下沉能力与下沉绩效。     

企业不同生命周期的股利政策研究

企业在不同生命周期的现金流特征、风险等不同,从而其股利政策会有所区别.企业可以而且应该根据其所处的生命周期,选择合理的股利政策,选择合适的支付方式,科学规划支付水平,均衡支付率的分布,优化股权结构,丰富支付类型,实现可持续发展.     

产业集群的制度风险

产业集群存在生命周期,产业集群作为是一种能够有效降低交易费用的"新制度"在其生命周期的衰退期,存在诸如:拥挤效应与经济功能的衰退;过度竞争与柠檬市场效应;路径依赖与技术锁定等制度风险。     

自动驾驶的风险类型与法律规制

自动驾驶汽车事故的法律责任应依据不同风险对事故主体和责任类型进行区分。在自动驾驶汽车生产阶段,存在生产、销售不符合安全标准的自动驾驶汽车的制造风险与难以进行特殊道路路段测试的安全风险。在自动驾驶汽车应用阶段,基于发生事故后的事故责任和保险责任的认定,存在自动驾驶系统与驾驶员的过失风险和故意风险。根据不同风险类型,在坚持自动驾驶责任主体否定论的前提下,自动驾驶汽车的法律规制路径应从民事侵权责任和刑事责任两方面展开。在民事责任方面,驾驶员与自动驾驶系统本身均不适合责任承担,由生产者一方承担责任更具正当性,并应同时引入责任保险制度作为社会化救济方式。在刑事责任方面,生产者因为设计缺陷或者未履行自动驾驶汽车应用安全管理义务并发生严重后果的,应当承担刑事责任。对于交通肇事过程中驾驶员的刑事责任,则应该根据自动驾驶汽车的自动化分级进行分类探讨。